材料和设备
实验所用烟叶样品由某烟草公司提供，来自9个产地的初烤烟叶，共计82种，根据烟叶生长部位分为中部和下部烟叶.烟叶样品统计结果如表1所示.随机提取其中16个样品作为独立测试集，剩余的66个样品作为建模训练集.
实验设备：Aglient1260型液相色谱系统（美国Agilent）配备自动进样器、二元泵和二极管阵列检测器;Agilent 5975 型气相色谱系统配备OnColumn进样系统和火焰离子检测器;AA3型连续流动分析仪（德国BranLuebee）;CYCLOTEL 1093型旋风粉碎机（丹麦FOSS）;PB 303S型电子天平（瑞士METTLER TOLEDO，精度为0.001 g）.
1.2 实验方法
1.2.1 样品处理
称取烟叶粉末样品0.2 g于15 mL厚壁离心管中，加入5 mL甲基叔丁基醚：正己烷提取溶剂和0.2 mL α-紫罗兰酮内标工作溶液，涡旋振荡1 min，静置过夜，再次涡旋振荡，3000 r·min-1离心5 min，取上清液1 mL至色谱样品瓶待测.
1.2.2 GCMS分析条件
液相色谱柱：Styragel HR 0.5 （4.6 mm I.D×300 mm，Waters）;流动相：二氯甲烷;流速：0.25 mL·min-1;进样量：10 μL;柱温：30 ℃;DAD检测波长：238，254和320 nm;LC切割范围：11.1～12.1 min.
气相色谱柱：DB5MS （30 m×0.25 mm I.D，0.25 md.f.），柱温箱初始温度为39 ℃，保持14 min，以5 ℃·min-1升到200 ℃，再以20 ℃·min-1升至290 ℃，保持5 min;色谱柱恒流模式，1.2 mL·min-1，溶剂蒸发流量为50 mL·min-1;12.9 min分析柱和预柱相联，50 min分析柱和预柱分离.
质谱条件：MS电离方式：EI;电离能量：70 eV;传输线温度：280 ℃;离子源温度：230 ℃;质量扫描范围：50～350 amu;溶剂延迟：25 min.
利用LCGCMS法测定烟叶样品中的不同致香成分，本研究选取茄酮、香叶基丙酮、β-紫罗兰酮、二氢猕猴桃内酯、巨豆三烯酮、新植二烯、β-法尼烯、氧化紫罗兰酮、3-羟基-β-二氢大马酮、3-氧代-α-紫罗兰醇和3-羟基索拉韦惕酮，共11种中性致香成分进行研究.
1.3 算法介绍
1.3.1 GA
GA是模拟达尔文生态进化论的自然选择和遗传机理的生物进化过程的计算方法，是一类借鉴自然界的进化规律（适者生存、优胜劣汰的遗传机制）演化而来的随机化搜索方法[10].其主要特点是：直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定[11];具有更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则[12].GA的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域.
1.3.2 SVM算法
SVM算法是在VAPNIK等创立的统计学习理论基础上，结合HUBER稳健回归理论和WOLFE对偶规划理论形成的[13].该方法采用结构风险最小化（SRM）代替传统的经验风险最小化（ERM），具有全局优化、泛化能力强等优点[14]，克服了神经网络的许多缺点，且在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出独有的优势[15]，具有小样本学习、泛化能力强等特点，能有效避免过学习、局部极小点以及“维数灾难”等问题[16].因此，本研究尝试用SVM算法建立烟叶不同部位的分类模型，并进行可用性和预测性验证，以便更好地进行烟叶评价.
1.3.3 Fisher 判别矢量法
Fisher 判别矢量法是模式识别中使用较为广泛的一种线性映射，这种线性映射使数据中各类别之间的分离性较强，由一组判别矢量实现[17].Fisher 判别矢量法可直接应用于多类别（两类以上）的模式识别问题，对于两类别的模式识别问题，Fisher判别矢量法能得到模式识别投影图[18].对于样本型的数据分布属于“偏置型”结构，即两类不同的样本沿某个方向分布，Fisher判别方法也能得到分类效果较好的模式识别投影图[19].
2 结果与分析
2.1 SVM建模
2.1.1 核函数和惩罚因子C的选择
在SVM建模过程中，核函数的选择对模型的结果有着直接的影响，核函数一般有线性、多项式、径向基核函数等.此外，惩罚因子C的选择也会影响到模型的准确率，因此也需要对惩罚因子进行优化.
以SVM留一法的准确率作为挑选核函数和惩罚因子C的依据，留一法预报的正确率为：PA=NCNT×100%，其中，NT是样本总数;NC是预报正确的样本数.不同核函数的PA和C的关系图如图1所示.从图1中可以看出，多项式核函数中，当惩罚因子C为90时，PA最高，为89.39%.
2.1.2 SVM建模结果
考虑多项式核函数，惩罚因子C取90，随机提取16个样品作为独立测试集，剩余的66个样品作为建模训练集.利用GA进行变量选择，种群大小为50，交叉概率为0.80，变异概率为0.85，最大进化代数为100，变量初始概率为0.90.基于GA对致香成分进行变量选择，以SVM模型的留一法结果作为判别指标，最终选出了茄酮、β-紫罗兰酮、二氢猕猴内酯、巨豆三烯酮、新植二烯、β-法尼烯、氧化紫羅兰酮、3-氧代-α-紫罗兰醇8种致香成分作为中部和下部烟叶识别的主要影响因素，建立中部与下部烟叶的分类模型，如图2所示.
由图2可以看出，SVM分类判别中，有3个样本判别错误，准确率较高，为95.45%.36个中部烟叶中有2个被判别为下部烟叶，准确率为94.44%.30个下部烟叶中有1个被判别为中部烟叶，准确率为96.67%.
表2呈现了SVM分类模型的建模、留一法、预报结果的准确率，可以看出中部和下部烟叶整体的建模、留一法以及预报的准确率分别为95.45%，89.39%和81.25%，均在80%以上.
2.2 中部和下部烟叶的空间分布
2.2.1 Fisher矢量判别
基于GA选择出的8种致香成分为影响因素，应用Fisher判别矢量法得到模式识别投影图，用P1和P2两个矢量形成一个最优的判别平面，图3展示了样本数据的空间分布.由图3可见，中部样本主要分布在右上，而下部样本主要分布在左下，且在趋势上分离较为明显.
2.2.2 主要影响因素
基于Fisher公式判别矢量方程，可以得到中部和下部烟叶的主要影响因素分析图，如图4所示.图4显示了巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮3种致香成分明显距离原点较远，式（1）中，这3种致香成分的权重系数较大，可以判别巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮为显著影响中部和下部烟叶差异性的致香成分.
巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮3种致香成分在烟叶中部和下部含量的差异性分布，如表3所示.同一部位烟叶的致香成分含量存在标准偏差较大的情况，说明相同部位的致香成分的含量在不同的地区和品种之间也存在着差异.总体上，巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮这3种致香成分在中部和下部烟叶的含量具有较大的差异，一定程度上佐证了Fisher公式判别矢量方程得出的结论.
3 结 论
本研究将GA和SVM相结合，建立中部和下部烟叶分类判别模型，其准确率较高，进而采用Fisher判别矢量方法考察中部和下部烟叶的空间分布图，得出巨豆三烯酮、β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮为显著影响中部和下部烟叶差异性的致香成分.对比沙云菲等研究的影响上部和中部烟叶差异性的主要3种致香成分：3-羟基-β-二氢大马酮、巨豆三烯酮和茄酮，可以看出虽然上部、下部烟叶中的致香成分与中部烟叶都有差异，上部、下部烟叶巨豆三烯酮的含量与中部烟叶的差异都很明显;上部烟叶中3-羟基-β-二氢大马酮、茄酮与中部烟叶差异明显;下部烟叶中β-紫罗兰酮、氧化紫罗兰酮与中部烟叶差异明显.以上结论可以为烟叶质量管理提供依据，并为不同品质香烟的制作提供参考.
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（责任编辑：郁 慧）